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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利跨场景的动作识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120014706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510109511.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权跨场景的动作识别方法是由姜育刚;吴祖煊;王雨轩;陈智能设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨场景的动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种跨场景的动作识别方法，属于计算机视觉视频理解任务技术领域。本发明的跨场景的动作识别方法本发明首先训练一个暗转亮的扩散模型，结合基于正常光照数据预训练的大规模扩散模型中获得的先验知识，将输入的黑暗视频帧转换成光亮视频帧。在恢复采样过程中，将一种特定的时空注意力机制集成到训练好的条件扩散模型中，从而缓解基于图像训练的低光照增强方法引起的视频帧间的不连续性。随后设计特定自蒸馏分支并配置到动作识别骨干网络中，提取骨干网络各层之间的加权时空特征，以提高动作识别网络的泛化能力。相比于业内主流方法，本发明在现有的黑暗视频识别数据集上都取得了最先进的结果，同时比基线结果有大幅度的效果提升。

本发明授权跨场景的动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种跨场景的动作识别方法，其特征在于，用于提升网络对黑暗视频的识别能力，包括以下步骤： S10，使用黑暗图像作为条件，对应的真实光照图像作为目标，在大规模正常光照数据集上预训练的ControlNet模型可学习的部分进行训练； S20，对步骤S10中训练后的所述ControlNet模型进行采样，获得所述黑暗图像及其对应的初步恢复光照图像； S30，将所述黑暗图像、对应的所述真实光照图像以及所述初步恢复光照图像在通道维度拼接后作为输入，采用多头注意力机制训练得到暗转亮条件扩散模型； S40，将所述多头注意力机制替换为时空注意力机制，并使用所述暗转亮条件扩散模型对所述黑暗视频的视频帧进行采样，生成连续的光亮视频帧； S50，基于黑暗输入通道和光亮输入通道组成的双通道动作识别骨干网络结构，在其残差模块间构建N个自蒸馏分支，每个自蒸馏分支包括一个时空融合模块和一个对齐模块； S60，将所述黑暗视频的视频帧和对应的所述光亮视频帧分别输入所述黑暗输入通道和所述光亮输入通道中，经过所述时空融合模块和所述对齐模块以提取特征和计算损失后，沿通道维度进行合并，合并后通过自注意力模块得到输出特征，输出特征从全连接层输出对应浅层的所述残差模块的对应logit。

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